- I tre pilastri dell\u2019osservabilit\u00e0: log, metriche e tracing<\/a><\/li>
- Elastic Stack DEMO: come funziona la soluzione per il monitoraggio degli applicativi<\/a><\/li>
- Observability: i vantaggi di Elastic Stack<\/a><\/li><\/ol><\/div><\/div><\/p>
Con l\u2019aumentare della complessit\u00e0 dei moderni ambienti IT, la capacit\u00e0 di un\u2019architettura software di rendersi monitorabile e controllata (observability<\/strong>) diventa un attributo sempre pi\u00f9 strategico da costruire per garantire il livello di servizio richiesto dal mercato. Tuttavia, per ottenere un sistema altamente osservabile<\/strong> \u00e8 necessario raccogliere una grande mole di informazioni provenienti da molteplici fonti (server, strumenti, applicazioni, log, etc.), accentrarle in un unico punto e metterle in correlazione tra loro. Capiamo come la soluzione open source Elastic Stack<\/strong> permette di controllare sistematicamente un\u2019architettura integrando qualsiasi sistema e aggregando log, metriche e tracing<\/strong>.<\/p>\n
I tre pilastri dell\u2019osservabilit\u00e0: log, metriche e tracing<\/h2>\n
Il progressivo passaggio da architetture monolitiche verso applicativi distribuiti rende sempre pi\u00f9 urgente adottare strumenti per il controllo e il monitoraggio efficiente dei propri sistemi IT. L\u2019osservabilit\u00e0 di un ambiente IT<\/a>, per\u00f2, non \u00e8 qualcosa che si pu\u00f2 semplicemente accendere e far funzionare, ma \u00e8 un attributo del sistema che si deve costruire<\/strong> per comprendere il comportamento di un\u2019architettura e ottenere informazioni significative sulle prestazioni degli applicativi, nonch\u00e9 per identificare facilmente gli errori.<\/p>\n
L\u2019osservabilit\u00e0 di un sistema applicativo \u00e8 tipicamente basata su tre pilastri<\/strong>:<\/p>\n
- \n
- Log applicativi<\/strong>, ossia file contenenti informazioni sugli eventi che sono avvenuti in un\u2019applicazione in un certo momento. Il loro formato spesso non \u00e8 standard e sono sparsi su diversi macchine\/container che ospitano gli applicativi;<\/li>\n
- Metriche<\/strong>, ossia indicatori che mostrano come sta funzionando nel tempo un\u2019applicazione e l\u2019infrastruttura che la ospita. Le metriche sono in grado di evidenziare un problema, ma non danno mai indicazione su quale sia la causa. Si pensi, per esempio, a una macchina con un carico di CPU elevato o a un alto numero di richieste al secondo su un\u2019API o a lunghi tempi di risposta: tutte queste metriche evidenziano che c\u2019\u00e8 un problema, ma non identificano la relativa causa di origine. Di conseguenza, le metriche hanno poco valore se non correlate con altre informazioni, come ad esempio i log;<\/li>\n
- Tracing (APM)<\/strong>, ossia dati sulle performance di un applicativo ottenuti tipicamente strumentando il codice in maniera automatica o manuale. Questi dati danno un\u2019indicazione ancora pi\u00f9 profonda e immediata su come si sta comportando un applicativo e dove si collochino eventuali colli di bottiglia, evitando operazioni manuali dispendiose.<\/li>\n<\/ol>\n
Nella figura sottostante vediamo un esempio di soluzione di tracing<\/strong> estratto da Elastic Stack, in cui sono rappresentati due microservizi (blu e verde) in comunicazione tra loro. A fronte di una chiamata da parte del primo microservizio, il grafico mostra la suddivisione delle richieste al servizio sottostante: informazione molto utile che mette in evidenza, per esempio, come la chiamata verso il database (SELECT) ha occupato una parte minima del tempo rispetto al totale in alto, informandoci immediatamente che probabilmente il collo di bottiglia non sar\u00e0 a livello di comunicazioni verso il database.<\/p>\n
![\"Elastic](\"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2022\/04\/tracing-elastic-stack.png\")
<\/p>\n[nectar_btn size=\"large\" open_new_tab=\"true\" button_style=\"regular\" button_color_2=\"Accent-Color\" color_override=\"#0f33ce\" solid_text_color_override=\"#ffffff\" icon_family=\"none\" button_id=\"pulsante_journal_articolo\" text=\"Scarica il caso di Dolomiti Superski\" margin_top=\"30\" url=\"https:\/\/www.intesys.it\/application-performance-monitoring-app-mobile-con-elastic-stack\/\"]\n
Elastic Stack DEMO: come funziona la soluzione per il monitoraggio degli applicativi<\/h2>\n
Costruire un sistema di observability<\/a> significa integrare e aggregare i dati per rendere le informazioni facilmente accessibili tramite specifiche dashboard.<\/p>\n
Elastic Stack offre una soluzione (open source<\/strong>) sui tre pilastri (log, metriche e tracing) attraverso diversi strumenti: filebeat, metricbeat e APM agent, che uniti a Elasticsearch, Logstach e Kibana costituiscono Elastic Stack<\/a>.<\/p>\n
![\"Strumenti](\"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2022\/04\/img-02-600x260-1.png\")
<\/p>\nCapiamo meglio le funzioni di ciascuno di questi strumenti.
\nSupponiamo di avere 3 server su cui andiamo a installare i beat: questi vanno a recuperare le informazioni che ci servono e le consegneranno verso Logstash<\/strong>, componente che fa da ricettore di tutti questi dati, li accoda, li elabora e li trasforma normalizzandoli. Le informazioni normalizzate vengono poi trasferite su Elasticsearch<\/strong>, motore NoSQL che permette di memorizzare queste informazioni e ricercarle in modo molto veloce. Le informazioni vengono poi rese fruibili a livello utente da Kibana<\/strong>, strumento per la dashboard di visualizzazione dei dati.<\/p>\n![\"Struttura](\"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2022\/04\/img-04-600x275-1.png\")
<\/p>\n[nectar_btn size=\"large\" open_new_tab=\"true\" button_style=\"regular\" button_color_2=\"Accent-Color\" color_override=\"#0f33ce\" solid_text_color_override=\"#ffffff\" icon_family=\"none\" button_id=\"pulsante_journal_articolo\" text=\"Scarica il caso di un Gruppo Bancario\" margin_top=\"30\" url=\"https:\/\/www.intesys.it\/ottimizzare-troubleshooting-applicativo-con-elastic-stack\/\"]\n
Observability: i vantaggi di Elastic Stack<\/h2>\n
Grazie alla funzione di aggregazione, elaborazione, archiviazione e analisi dei dati, Elastic Stack diventa uno strumento potente per ottenere l\u2019observability del tuo ambiente IT<\/strong>, garantendo:<\/p>\n
1. La correlazione dei dati<\/h3>\n
Raccogliendo fisicamente le informazioni di tutti gli applicativi in un unico punto, \u00e8 possibile correlare i dati e semplificare l\u2019individuazione della causa di un problema di un applicativo<\/a>.<\/p>\n
2. Il contenimento dei costi operativi<\/h3>\n
- Metriche<\/strong>, ossia indicatori che mostrano come sta funzionando nel tempo un\u2019applicazione e l\u2019infrastruttura che la ospita. Le metriche sono in grado di evidenziare un problema, ma non danno mai indicazione su quale sia la causa. Si pensi, per esempio, a una macchina con un carico di CPU elevato o a un alto numero di richieste al secondo su un\u2019API o a lunghi tempi di risposta: tutte queste metriche evidenziano che c\u2019\u00e8 un problema, ma non identificano la relativa causa di origine. Di conseguenza, le metriche hanno poco valore se non correlate con altre informazioni, come ad esempio i log;<\/li>\n
- Elastic Stack DEMO: come funziona la soluzione per il monitoraggio degli applicativi<\/a><\/li>
![\"Demo](\"https:\/\/www.intesys.it\/journal\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2022\/04\/frame-video-elastic-600x337-1.png\")
<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"